一、基于颜色特征的图像分类技术在油品分析中的应用（论文文献综述）
石媛[1]（2021）在《汽油质谱数据的分析与研究》文中研究说明本论文利用汽油质谱数据,针对汽油型号的区分性问题,提出基于数据分析和机器学习的分类算法对质谱数据进行可视化展示及型号预测,本文的主要研究内容是:（1）通过分析汽油原始数据的具体情况,发现原始数据是由多个单组的数据构成,这些单组数据并不能反映原始数据整体的数据变化趋势,本文通过固定质荷比差值,将能代表不同物质的质荷比规定为数据的属性对数据进行分析。将各组属性固定后,转置数据从而得到标准化数据。（2）从两种互相独立的技术预测分析汽油型号。第一种是利用主成分分析算法（PCA算法）与t分布随机近邻嵌入算法（t-SNE算法）对预处理好的数据进行降维,通过对比两种降维算法的结果图,t-SNE算法降维得到的各类汽油数据均表现出较好的区分性和聚集性,PCA算法则在运行时间上具备一定的优势;第二种是构建分类算法模型进行预测,在模型建立过程中,本文使用随机梯度下降、随机森林和XGBoost三种算法进行模型训练,经过十次迭代,得出三种模型的平均预测准确率在73%以上。最后对比三种模型的预测结果来减少单一模型的片面性影响,提高了预测的公平性和准确性。（3）在此基础上,本文基于Python语言开发出一套汽油质谱数据分析软件,对实地汽油的汽油型号进行分类与鉴别,分别判断同一品牌和不同品牌之间汽油的区分性,系统输出的相关结果可为消费者和商家在进行消费选择和制定营销策略时提供高效可靠的参考信息。本文丰富了汽油型号分类的相关研究,为汽油型号的分类问题提供了解决方案,同时为消费者或者企业提供了指导和参考数据,具备一定的现实意义。
张涛[2]（2021）在《基于中红外光谱的润滑油添加剂种类识别与酸值测定方法研究》文中研究表明众所周知,机械设备在相对运动的接触表面必然伴随着摩擦磨损,若没有针对性的减小摩擦力的方法,那么机器的寿命则会十分的短暂。时代发展下,润滑油工艺技术越发完整,加之添加剂的广泛应用,润滑油成为一类重要的产品。简单来说,润滑油的工作机理就是润滑剂牢固地黏附在设备摩擦副的两个摩擦面上,从而使得两个摩擦面被分隔开,并形成一层油膜,该油膜和机件的摩擦面强力接合,两个摩擦面因此被分开。这样的工作机理就成功的将设备之间的摩擦转移到润滑油本身的分子之间,从而起到减摩降磨的作用。设备润滑是设备维护的关键一环。无论是油变质或是油减少都会加大设备的磨损。在此背景下,设备润滑的重要性不言而喻。润滑油是由基础油和添加剂两部分组成。基础油是润滑油的主要部分,决定着润滑油的基本性质;添加剂是润滑油的精髓,与基础油配伍后,可改善和提高其物化性能。所以添加剂中富含表征润滑油主要性能的信息,同时它也是保障润滑油的质量关键。为满足不同设备对于润滑油的不同要求,需在基础油中加入不同的添加剂以实现不同的功能。添加剂的种类不仅决定了油品的分类,也决定了油品的性能。如何科学地测试其性能,具有重要意义。另外,在诸多实际应用的过程中发现,润滑油的理化性能指标也能表征润滑油的性能及油品的质量状态。如总酸值、总碱值等理化指标,它们与润滑油的化学组成之间呈线性关系。在用设备润滑油的油液监测技术通过定期分析在用润滑油的成分和性能指标变化,可以提前预测油液污染和异常磨损。它不仅能及时掌握润滑油的使用状况,确认润滑油是否符合要求,是否能正常使用,而且能起到中介作用,间接获取机械设备的磨损情况,提前发现问题,及时解决问题,减少机械故障,降低维修成本,提高设备的使用寿命。因此,设备润滑油添加剂的定性分析以及理化性能指标的无损且快速的测试工作具有非常重要的理论意义和实际意义。本文针对上述问题从润滑油性能的快速测试作为抓手分别研究了两部分的内容,大致工作如下:1.关于近类别机械设备润滑油中微小量添加剂多种类识别问题,研究了几种经典分类算法,包括一对多支持向量机（OVR SVMs）、决策树（DT）、梯度提升树（GBDT）和随机森林（RF）,嵌入麻雀遗传搜索算法（GA-SSA）优选中红外光谱特征波段技术,建立多类别分类模型的构建方法。2.对于理化指标的快速测试方法研究,考虑到酸值可以表征润滑油的老化质量,且当酸值超过2时,油品将不能继续使用,所以本文以风电机组齿轮油作为实例分析对象,寻找可以快速测定风电机组在用齿轮油的总酸值的无损方法。同样也采用一些经典的回归算法,决策树、支持向量回归机等结合多种特征选择方法,建立风力发电机齿轮油中红外光谱数据与总酸值含量指标之间的回归预测模型,从而实现直接把油品预处理后的中红外光谱数据导入到模型中就可输出对应的酸值预测值。实例测试结果显示:OVR SVMs和GBDT嵌入GA-SSA优选技术后的新模型对微小量添加剂的识别率达到100%,可同步识别八种添加剂含量不同的润滑油。在酸值指标测定的方法研究中,L1稀疏表示结合决策树DT所建模型表现良好,决定系数达到1。以上结果证明了本文所研究方法的可行性。
郭璞[3]（2021）在《高光谱油液检测系统设计与实现》文中提出机械设备之间的润滑不良可能会导致严重的事故发生,及时对机械设备中的润滑油进行检测具有重要意义。利用高光谱数据分析处理技术进行油液检测,不仅有较强的抗干扰性,还有较高的灵敏度。研究基于高光谱分析原理的油液检测技术,构建油液检测系统,可快速高效地获取油液中的参数信息,具有重要的理论意义和实用价值。本文设计并实现了基于高光谱采集分析技术的油液检测系统。首先,本文详细介绍了油液检测技术的发展现状及存在问题,确立了本文的研究方向。其次,基于Insion型号光谱仪采集到的高光谱数据,从油液高光谱数据检测算法出发,分析了每种算法的优缺点,研究实现了油液参数检测的回归模型。然后,从油液检测系统的需求分析出发,设计了系统的整体方案,对系统硬件进行了选型与搭建,开发了软件系统。为满足检测系统运行在嵌入式Linux操作系统中,选用Qt开发环境,C++语言开发了系统软件;为满足远端操作,本论文在Android Studio开发环境中利用Java语言开发了基于Android手机客户端的APP软件。软件系统可实现高光谱数据采集、数据处理、数据传输、数据计算及展示等功能。系统测试结果表明,高光谱油液检测系统具有实时、快速、便捷等优势。测试软件功能健全,操作方便,完成了预期的功能需求。
王豫嘉[4]（2021）在《润滑油基础油降解过程的荧光分析研究》文中研究表明润滑是机械系统减小摩擦、降低磨损的最有效途径,为机械设备的正常运行提供了重要保障。润滑油作为最主要的润滑材料,被称为“工业血液”。在实际应用中,润滑油的实际状态直接影响其润滑性能,掌握润滑油的实时状态对保障机械设备的正常、稳定运行至关重要。荧光技术具有快速、灵敏、操作方便、易于在线集成及可视化的优势,近年来已广泛用于生物、医学、化学和工业等各大领域。因此,针对基础油热解过程产生的荧光信号开展相关研究工作,旨在通过润滑油降解过程中伴随的荧光信号演变对润滑油的降解程度进行快速有效的评价,具体研究结果总结如下:1.以烃类合成基础油聚α烯烃（PAO）润滑油为研究对象,在空气中,通过200℃高温氧化模拟制备了一系列不同降解程度的润滑油样。利用粘度测定、酸值电位测定、傅里叶红外光谱（FTIR）、激发-发射矩阵（EEM）荧光光谱、紫外-可见吸收光谱（UV-Vis）等技术,对制备的系列模拟降解油样进行了详细表征。在高温氧化过程中,PAO基础油发生了一系列化学变化,产生了醇、醛、酮、羧酸等氧化产物。通过EEM荧光光谱的强度云图,提取峰值坐标,定义荧光峰值向量（?）,计算向量的模│（?）│,并建立其与润滑油降解时间之间的相关性,发现油样荧光峰值向量的模│（?）│随着降解时间的增加而增加。同时,荧光峰值向量与润滑油的粘度和酸值变化也具有正相关性。意味着该荧光峰值向量是一种可行的润滑油降解监测参数。2.以常见的几种酯类基础油为研究对象,经高温氧化模拟制备了不同降解程度的双酯（DA 51）、季戊四醇酯（PE 451）和三羟甲基丙烷酯（TMP 108A）油样,并利用FTIR、UV-Vis、EEM、酸值电位滴定、粘度测定等技术对其进行了详细表征。与PAO基础油相比,酯类基础油本身具有更加丰富的官能团,耐高温性能更好。荧光分析显示,随着氧化处理时间的增加,油样的荧光强度和发射波长均发生变化,荧光强度先增加后减小,荧光发射波长出现不同程度的红移。利用EEM荧光光谱中定义了两种向量（?）和9)（?）并建立向量的模与降解时间的相关性,荧光偏移向量9)（?）与降解时间之间呈现更好的相关性。同时,也进行了润滑油样的粘度和酸度指标与荧光参数间的相关性分析。
刘晨阳[5]（2020）在《基于可见—近红外光谱的油品及肿瘤分析技术研究》文中指出光谱技术凭借其非接触、无损和在线快速检测的优点,在科研、军事、工业、农业和临床医学等诸多领域都有着非常重要的应用。本论文主要针对可见-近红外光谱检测技术在高铁润滑油特性分析和临床肿瘤组织标记方面进行了研究,研制出了一种便携式可见-近红外光谱检测系统和一种同时彩色和近红外荧光3D成像的仿生多模3D内窥镜系统,并针对不同的应用分别采用不同的光谱算法,对油品和肿瘤实现了高精度的定量和定性分类,从而为未来在线诊断打下了良好技术基础。论文主要工作包括:首先,针对高铁变速箱的便携式非接触快速检测需求,研制了一套便携式可见-近红外光谱检测系统,实现了330nm-1700nm超宽可见-近红外波段的光谱检测。该系统由光源、可见光光谱模块、红外光光谱模块、数据分析电路、信息显示屏幕、设备电源以及数据接口等部件组成。同时,根据高铁变速箱观察窗结构设计了一种反射测量探头。利用研制的便携式可见-近红外光谱检测系统分别对高铁变速箱润滑油的水分含量、粘度、颗粒物（铁、铜、硅）含量进行了定量分析。采用透射和反射系统对不同润滑油含水量进行光谱采集并建模分析得到透射和反射系统的预测决定系数分别为0.968和0.98312,标准预测误差分别为0.3128和0.2249。反射系统的预测决定系数值和标准预测误差值均优于透射系统。其次对润滑油不同粘度的样本进行了透射光谱数据采集,采用量子遗传-神经网络算法相比BP神经网络算法得到的粘度预测结果均方根误差从0.3455降低至0.0294,决定系数从0.8504升至0.9799,结果量子遗传-神经网络算法的预测能力明显强于BP神经网络。最后对润滑油中的颗粒物,如铁、铜、硅进行了单一浓度和混合浓度的反射光谱数据采集,采用蒙特卡洛-极限学习回归进行拟合,最终得到单一配置的含铁润滑油、含铜润滑油、含硅润滑油的预测决定系数分别为0.9883,0.9974,0.9993,其相应的预测均方根误差分别为0.00182,0.0048,0.0152,预测效果很好。然而混合配置的含铁润滑油、含铜润滑油、含硅润滑油的预测决定系数分别为0.4969,0.7917,0.7558,其相应的预测均方根误差分别为0.7075,0.7381,0.6850,预测结果不够理想,说明便携式可见近红外光谱仪系统针对颗粒物的检测还有待于进一步改进。随后采用高光谱ASD和研制的反射探头对四只兔子的兔肝VX2肿瘤和正常组织进行活体和离体光谱检测,然后采用支持向量机分别实现了二分类以及四分类。采用遗传算法优化支持向量机参数对其分类进行了研究,二分类和四分类的校正集和预测集结果均为99%以上。研究发现,随着变量数的减少,其分类结果可在一直保持较好准确性的情况下,大幅降低算法运行的时间。研究结果为未来兔肝的正常组织和VX2肿瘤组织多光谱高效实时诊断奠定了一定的基础。最后在对肿瘤组织光谱定性分析的基础上,结合临床需求提出一种可以同时实现彩色和近红外荧光3D成像的仿生多模3D内窥镜系统设计方案。该系统结合了人眼双目立体成像和雀尾螳螂虾复眼多光谱成像的特性,实现了红绿蓝和近红外荧光同时3D成像。仿生多模3D内窥镜的样机工作波段为400nm-1000nm,包括一个双通道光学内镜系统、一个光学中继系统和一个仿生多光谱传感器。通过光学中继系统,可以将双通道光学内镜系统后的两幅图像投影到同一个仿生多光谱传感器上。该仿生多模3D内窥镜可以在临床外科手术中为医生提供肿瘤组织位置和大小的实时反馈,以提高手术成功率、减小医源性损伤和降低复发率。论文的创新点包括:（1）针对高铁变速箱润滑油非接触快速检测需求,设计研制了一套便携式可见-近红外光谱检测系统,该系统可以实现变速箱润滑油成分的实时在线检测。（2）利用研制的便携式可见-近红外光谱检测系统,分别采用不同的回归反演算法对润滑油粘度、水分含量和颗粒物含量进行了定量分析。（3）采用ASD和自主研发的反射式探头对兔子肿瘤组织进行了定性研究,其正常组织和肿瘤组织分类准确率达99%以上。（4）通过结合人眼双目立体成像和雀尾螳螂虾多光谱成像的优点提出一种仿生多模3D内窥镜设计方案,并开发了相应的原理样机。该样机实现了三维立体、可见光彩色和近红外荧光同时成像,为医生在手术中提供了肿瘤组织的位置和大小实时反馈。
陈明鑫[6]（2020）在《基于振动与油液监测的齿轮箱运行状态评估》文中指出齿轮箱作为机械传动系统中的关键部件,发挥着重要的作用,其运行状态的好坏直接关系到整个系统的工作性能。因此,在实际的生产活动中有必要对齿轮箱进行状态监测与故障诊断,掌握其运行状况,以便在第一时间发现故障隐患,进行“预知性维修”,降低设备故障风险。本文以直齿轮箱为研究对象,在开展齿轮疲劳磨损试验的基础上,进行基于振动与油液监测的齿轮箱运行状态评估的研究。主要研究内容如下:首先,对齿轮箱振动特征的提取方法进行了研究。利用时域分析方法、频域分析方法和时频域分析方法对在齿轮疲劳磨损试验过程中持续采集的振动信号进行分析,提取表征齿轮箱运行状态的多域振动特征:时域特征、频域特征和时频域特征,通过不同信号域特征的趋势分析能够更全面地反映齿轮箱运行状态的变化。另外,齿轮传动中存在多种失效形式,当故障发生时,会影响齿轮箱的运行状态。因此,提出一种随机森林融合奇异值差分谱的故障识别方法,对齿轮的5种故障模式（健康状态、齿根裂纹、断齿、缺齿和齿面磨损）的平均识别率可达到96.30%。其次,利用理化分析技术、颗粒计数技术、PQ分析技术和铁谱分析技术对在齿轮疲劳磨损试验过程中持续采集的油样进行分析,提取齿轮箱的油液特征。通过运动粘度、酸值、颗粒度、PQ指数的变化及铁谱图像的定性分析反映齿轮箱在运行过程中的润滑状况和运行状况。然后,针对联合应用振动与油液监测技术监测齿轮箱的运行状态时产生的信息冗余问题,提出一种基于主成分分析的齿轮箱运行状态评估的方法。对由多域振动特征和油液特征构建的表征齿轮箱运行状态的高维特征数据集进行主成分分析,将主成分对应的方差贡献率作为权值,进而实现加权特征融合,融合的综合指标可以很好地反映齿轮疲劳磨损试验过程中齿轮箱运行状态的变化。最后,为更充分地挖掘齿轮箱振动与油液特征数据集中各特征间的非线性关系,将核函数方法引入到主成分分析中,提出一种基于核主成分分析的齿轮箱运行状态评估方法。利用核主成分分析对上述特征数据集进行加权特征融合,并与基于主成分分析的特征融合结果进行对比,结果表明:该方法具有更显着的特征融合效果,能够以更少数量的主成分最大化地表示原始数据集的信息,且第一主成分的方差贡献率可达到75%以上,融合的综合指标能够在保留几乎所有原始信息的前提下更清晰地表征齿轮箱的运行状态。
刘森,张书维,侯玉洁[7]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中研究说明根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
庄端阳[8]（2019）在《开挖作用下大型地下水封石油洞库的渗流通道识别与稳定性研究》文中指出大型地下水封石油洞库兼具大储量、高安全性、强应急能力、低造价、节约土地资源等优点,是目前国际上石油（气）等能源储存的主要方式之一。由于地下水封石油洞库通过在地下水位以下一定深度开挖大型洞室,采用天然地下水和人工水幕系统的水封作用将油品封存在洞室内,所以洞库围岩渗流和稳定性是其建设过程中面临的基础科学问题。在强卸荷开挖作用下,洞库围岩易发生地下水渗漏和围岩失稳等问题,这些问题本质上是呈级序分布的不同尺度破坏相互耦合作用,并在洞库围岩上的串级显现的结果。本文从大型地下水封石油洞库围岩变形破坏的多尺度特性出发,集成洞库围岩节理数字摄影测量、RFPA（Rock Failure Process Analysis）数值试验和工程数值仿真的优势,提出一种大型地下水封石油洞库多尺度等效力学分析方法。同时,基于地下水封石油洞库微震监测,研究开挖过程中的洞库围岩微破裂时空分布特征,圈定和识别开挖作用下洞库围岩优势渗流通道,揭示开挖作用下洞库围岩失稳机理及其前兆规律,为地下水封石油洞库渗漏和失稳灾害的分析预警提供理论依据和技术支撑。本文主要完成内容有如下几个方面:（1）借助数字摄影测量和节理网络模拟技术,确定锦州某地下水封石油洞库围岩节理产状的分布概型及其概率分布特征参数,建立洞库围岩三维随机节理网络。采用RFPA数值试验方法,反分析洞库围岩细观力学参数。在此基础上,结合宏观节理网络模型,开展不同尺寸节理岩体数值试验,研究节理岩体力学参数的尺寸效应,获取节理岩体REV及其等效力学参数。基于岩体宏一细观等效原理,考虑岩石细观非均匀和宏观节理随机分布特征,提出了一种洞库围岩多尺度等效力学分析方法,实现对洞库围岩力学响应的多尺度等效数值仿真分析。（2）依托锦州某地下水封石油洞库工程,采用期望误差估计与主动触发测试相结合的方法优化微震传感器空间阵列。在此基础上成功构建了国内首套地下水封石油洞库施工微震监测系统,所构建的微震系统平均定位精度达到7.5 m,实现了对强卸荷开挖作用下的洞库围岩微破裂信息进行24小时连续监测。揭示了开挖过程中洞库围岩微破裂的时空分布规律,建立了围岩微震活动性与开挖施工之间的响应关系,确定了锦州某地下水封洞库储油洞室爆破开挖影响区范围达到120m,与经验公式法确定的爆破影响区范围基本一致。（3）突破传统以水位、水量等表观信息为依据进行洞库地下水渗漏分析的思路,着眼于围岩微破裂的连通特性及其扩展趋势,提出了基于微震监测的地下水封石油洞库围岩优势渗流通道三维实时识别方法。采用新生破裂面矩张量分析方法,获取开挖作用下围岩新生微破裂产状,基于图论模型和图的优先遍历方法,根据洞库渗流场数值模拟得到的围岩孔隙水压力的高低设置优势渗流通道的搜索优先级,查明开挖作用下围岩新生微破裂的空间连通性,圈定和识别了研究区域内的5条优势渗流通道,并通过水幕孔供水数据及现场踏勘验证了优势渗流通道方法的有效性。（4）基于岩石破坏过程中的能量耗散原理,讨论了开挖卸荷作用下大型地下水封石油洞库围岩能量转化形式及其演化规律,揭示了开挖卸荷作用下洞库围岩的能量积聚、释放和转移现象（3E现象）,论证了采用微震能量分析洞库围岩能量演化及其稳定性的可行性。根据微震能量密度的演化特征,追踪开挖过程中围岩的3E现象,圈定洞库围岩的危险区域,并结合基于多尺度等效力学方法的围岩应力和变形分析,探究了洞库围岩的开挖稳定性,指出了累积视体积快速增长且微震能量密度显着增加的现象是洞室围岩失稳的前兆特征,为建立大型地下水封石油洞库稳定性的监测预警体系奠定基础。
景敏[9]（2019）在《基于激光诱导的荧光寿命成像检测技术及应用研究》文中研究说明激光诱导荧光探测技术是主动荧光雷达遥感监测基础,而传统以荧光强度为检测对象的荧光探测技术受到外界因素如激发光强度、环境光强弱、荧光散射角度等的影响难以实现远距离遥感探测。荧光寿命参数是荧光光子衰减时间的反映,它具有稳定性强的优点,利用荧光寿命参数作为检测对象可以不受外界环境光的影响。由于荧光寿命图谱的可视化、能映射被测荧光物质二维空间特征分布,近年来受到广泛的关注。因此研究荧光寿命成像探测技术对解决传统荧光遥感检测中易受环境干扰等问题,实现大尺度高灵敏度的探测具有重要的科学研究意义与应用价值。论文针对荧光强度信号检测易受环境干扰的问题,提出了利用荧光寿命参数作为测量对象,设计并构建了荧光寿命探测成像测量系统,并以油类污染物及植物叶绿素等为研究目标,开展荧光寿命的成像检测实验研究。根据不同物质因分子不同,在激光激发下荧光光谱及荧光寿命不同这一原理,利用荧光光谱和荧光寿命的特异性来检测区分不同污染物质。针对油类荧光物质被脉冲激光激发产生荧光的现象,提出了利用高速探测成像系统实时记录荧光信号的衰减过程,利用多指数衰减函数的非线性最小二乘法拟合荧光衰减过程,计算获得荧光寿命参数,实现油类的检测与识别。论文针对油品种类识别及溯源研究是油污染监测过程中的一项技术难点,在分析目前基于光谱分析法的机器学习算法中存在不足的基础上,提出了利用荧光平均寿命及第二峰位出现时间作为特征参量的支持向量机的机器学习方法,优化了不同核函数选取及参数,构建了油污染识别模型,实验验证平均识别率可以达到90%以上。论文研究了利用荧光寿命成像系统测量植物叶片叶绿素荧光寿命时图像失真现象,分析了失真产生原因并提出了图像失真的校正方法。在测量过程中,激光器本身的光束抖动及周围环境等因素造成激光散斑抖动,从而使得激光诱导荧光发生变化,荧光寿命图像失真。提出了利用散斑互相关原理,通过分析外界环境因素造成激光散斑抖动与荧光粒子位移运动规律,利用位移补偿方法反演失真点荧光寿命实现对失真图像的校正。通过实验分析验证,利用位移补偿方法补偿失真点荧光寿命的有效率在18%以上,且反演出的失真点荧光寿命相对误差在30%以内。论文针对环境监测领域及农业生产领域的二维、三维遥感探测与监测的应用需求,提出并构建了激光诱导荧光雷达遥感系统并开展系统仿真研究。从激光雷达方程出发,研究油污染物荧光特性,分析了发射系统、接收系统各个参数对系统性能的影响,通过仿真分析,验证利用激光诱导荧光雷达遥感技术监测水面油污染物的可行性,并对系统参数进行了优化。设计的激光诱导荧光雷达系统不仅适用于环境领域水面油污染监测,还适用于其它荧光物质的遥感监测,对遥感监测领域雷达系统研发提供了基础理论支撑。理论研究与实验分析结果表明:利用激光诱导荧光寿命成像探测技术不仅可以有效地测量荧光寿命,还可以显示荧光寿命的空间二维分布。荧光寿命不仅可以作为污染物类别识别的依据,还可以显示物质微环境的变化。本文的研究成果将推动我国环境遥感探测技术的发展,为环境监测研究提供新的探测工具。
徐雪茹[10]（2019）在《机械设备安全磨损图谱智能分析方法研究》文中指出机械设备作为工业生产的基础,确保其安全运行、减少故障停机事故、延长服役年限具有十分重大的经济效益和安全效益。设备在用油液携带有能反映设备运行状况的直接信息,对油液中的悬浮颗粒进行分析,能够非破坏性地获取设备的实时运行工况,确保其在安全、健康、可靠、无伤的状态下长期运转。本文以油液磨粒分析技术为核心,以提高分析效率及分析结果准确度为目的,针对磨损图谱开展数字化信息的提取与分析工作,提出了一套流程完整、自动化程度高、可以同时完成定性定量指标提取的油液磨粒信息智能分析方法,实现了油液磨损图谱分析工作的体系化、标准化、智能化。主要研究内容及结论为:（1）提出了油液磨损图谱数字化信息的智能提取流程。整个流程以磨损图谱的获取为起点,以图谱上沉积磨粒宏观分布信息的提取与典型磨粒个体细节信息的提取为核心,确定了各个环节的开展条件、实现方法及输出结果。（2）分析了磨损图谱的宏观分布特征并提出了该特征的自动提取方法。采用HSV颜色空间阈值分割技术分别实现了金属磨粒及非金属颗粒的单独提取;其次针对颜色空间分割后的金属磨粒提出了基于重构分水岭算法及区域重叠面积比的二次分割法,解决了金属磨粒存在的粘结、重叠分布问题;最后利用梯度分布数量Nd、颗粒沉积率dA两个指标对图谱上磨粒的宏观分布情况进行了定量描述。（3）研究了单个金属磨粒的量化表征及特征提取方法。结合H-minima改进分水岭算法及区域自动生长技术完成了金属磨粒图像的自适应分割,避免了分割环节的人工交互处理,显着提高了分割效率。基于分割后的区域及轮廓进一步提取了颜色特征、尺寸形状特征、边缘细节特征、表面纹理特征等构成20维磨粒特征参数体系,实现了磨粒形貌的量化表征。（4）建立了基于模糊支持向量机的金属磨粒自动识别模型。以磨粒的形貌特征参数体系作为输入向量,结合一对多法、二叉树法间接构建了结构简单、累积误差小的4层7类别磨粒分类器,实现了七类磨粒的自动识别。该模型对训练样本的识别率为90.71%,对测试样本的识别率为92.86%。（5）选择旋挖钻机液压马达、减速机及风电齿轮箱为油样监测点,基于提出的分析流程对采集油样的磨损图谱开展磨粒信息的提取及分析工作。分析结果表明,液压油、车辆齿轮油、工业齿轮油在宏观分布特征提取环节的检测准确率分别为82.79%、95.79%、97.04%,在金属磨粒自动识别环节的识别准确率依次为76.07%、83.33%、80.47%,各环节的分析误差表现出一定的累积效应。
二、基于颜色特征的图像分类技术在油品分析中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于颜色特征的图像分类技术在油品分析中的应用（论文提纲范文）
（1）汽油质谱数据的分析与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据分析的研究现状 |
| 1.2.2 质谱技术的研究现状 |
| 1.2.3 降维技术的研究现状 |
| 1.3 研究内容与组织结构 |
| 第二章 数据分析的相关理论 |
| 2.1 归一化 |
| 2.2 降维方法 |
| 2.2.1 主成分分析算法 |
| 2.2.2 t分布随机近邻嵌入算法 |
| 2.3 分类方法 |
| 2.3.1 随机梯度下降算法 |
| 2.3.2 随机森林算法 |
| 2.3.3 XGBoost算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 汽油质谱数据分析系统 |
| 3.1 系统开发环境 |
| 3.2 需求分析 |
| 3.2.1 功能需求分析 |
| 3.2.2 非功能需求分析 |
| 3.3 系统模块设计 |
| 3.3.1 文件输入模块 |
| 3.3.2 数据预处理模块 |
| 3.3.3 数据可视化模块 |
| 3.3.4 机器学习模型建立与预测模块 |
| 3.4 系统功能实现 |
| 3.4.1 系统主界面 |
| 3.4.2 功能实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 标准汽油的数据分析 |
| 4.1 原始数据 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.3 降维可视化 |
| 4.3.1 PCA结果分析 |
| 4.3.2 t-SNE结果分析 |
| 4.3.3 两种降维方法对比分析 |
| 4.4 基于机器学习的模型构建 |
| 4.4.1 随机梯度下降模型分析 |
| 4.4.2 随机森林模型分析 |
| 4.4.3 XGBoost模型分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 实地汽油的实验设计及结果分析 |
| 5.1 实验背景和目的 |
| 5.1.1 实验背景 |
| 5.1.2 实验目的 |
| 5.2 实地汽油的数据集 |
| 5.3 在PCA下的两种分类情况的对比 |
| 5.3.1 按照加油站品牌分类的PCA对比分析 |
| 5.3.2 按照辛烷值分类的PCA对比分析 |
| 5.4 在t-SNE下的两种分类情况的对比 |
| 5.4.1 按照加油站品牌分类的t-SNE对比分析 |
| 5.4.2 按照辛烷值分类的t-SNE对比分析 |
| 5.5 模型预测结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研情况及获得的学术成果 |
（2）基于中红外光谱的润滑油添加剂种类识别与酸值测定方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及主要贡献 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 润滑油基础知识 |
| 2.2 中红外光谱分析技术 |
| 2.3 光谱数据预处理方法 |
| 第3章 经典分类算法种类识别模型 |
| 3.1 设备润滑油中红外光谱数据获取 |
| 3.2 构建润滑油添加剂种类识别模型 |
| 3.2.1 min-max标准归一化 |
| 3.2.2 PCA主成分分析 |
| 3.2.3 经典分类算法的润滑油添加剂种类识别模型设计 |
| 3.2.4 嵌入GA优选光谱特征波段的新模型构建 |
| 3.2.5 SSA二次筛选GA所选特征谱区内的特征波长 |
| 3.3 各分类识别模型实例测试 |
| 3.3.1 原始光谱数据预处理 |
| 3.3.2 测试结果 |
| 3.3.3 测试结果综合对比与分析 |
| 3.4 结论 |
| 第4章 风电机组在用齿轮油酸值测定 |
| 4.1 实验部分 |
| 4.1.1 实验方法 |
| 4.1.2 建模及评价方法 |
| 4.2 实例建模分析 |
| 4.2.1 光谱数据预处理 |
| 4.2.2 特征选择 |
| 4.2.3 齿轮油酸值测定模型 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 数据预处理结果 |
| 4.3.2 特征选择结果 |
| 4.4 测试结果 |
| 4.5 综合分析 |
| 第5章 基于润滑油理化指标数据库的设计 |
| 5.1 润滑油管理系统数据库的建立 |
| 5.2 润滑油管理系统窗体的建立 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）高光谱油液检测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 油液检测技术的研究现状 |
| 1.2.1 油液检测技术的发展历程 |
| 1.2.2 油液检测技术的应用现状 |
| 1.2.3 油液检测技术对比及存在的问题 |
| 1.3 高光谱技术简介 |
| 1.3.1 高光谱技术原理 |
| 1.3.2 高光谱技术在油液检测中的应用优势 |
| 1.4 研究内容及章节的安排 |
| 第二章 高光谱数据来源及相关算法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 平滑处理 |
| 2.2.2 白板校正 |
| 2.3 回归模型计算方法 |
| 2.3.1 最小二乘法 |
| 2.3.2 偏最小二乘法 |
| 2.3.3 BP神经网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高光谱油液检测系统设计方案 |
| 3.1 高光谱油液检测系统需求分析 |
| 3.1.1 系统功能需求 |
| 3.1.2 系统非功能需求 |
| 3.2 本系统采用的润滑油检测指标 |
| 3.3 数据处理系统选型 |
| 3.4 系统软件开发平台介绍 |
| 3.4.1 嵌入式Linux系统 |
| 3.4.2 Android系统 |
| 3.5 WIFI通信技术 |
| 3.6 高光谱油液检测系统整体架构 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 高光谱油液检测系统软件设计与实现 |
| 4.1 系统功能概述 |
| 4.2 系统开发环境搭建 |
| 4.2.1 嵌入式Linux系统环境搭建 |
| 4.2.2 Android Studio开发环境搭建 |
| 4.3 基于Linux平台的系统设计与实现 |
| 4.3.1 系统整体架构 |
| 4.3.2 操作面板模块 |
| 4.3.3 菜单命令模块 |
| 4.3.4 专业模式模块 |
| 4.3.5 结果展示模块 |
| 4.4 基于Android平台的系统设计与实现 |
| 4.4.1 APP整体架构 |
| 4.4.2 系统登录模块 |
| 4.4.3 信息采集处理模块 |
| 4.4.4 历史记录查询模块 |
| 4.4.5 曲线展示模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统试验与测试 |
| 5.1 系统整体概况 |
| 5.2 系统模拟试验 |
| 5.2.1 油液样品收集 |
| 5.2.2 算法回归模型建立 |
| 5.3 系统现场试验与测试 |
| 5.3.1 试验方法 |
| 5.3.2 基于Linux平台的系统测试 |
| 5.3.3 基于Android平台的系统测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 展望和下一步工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（4）润滑油基础油降解过程的荧光分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 润滑油概述 |
| 1.2.1 润滑油的基本组成 |
| 1.2.2 润滑油的主要作用 |
| 1.2.3 润滑油的失效方式 |
| 1.3 润滑油的状态监测 |
| 1.3.1 润滑油状态监测的意义 |
| 1.3.2 润滑油状态监测技术的现状 |
| 1.3.3 荧光技术在油液分析中的应用研究 |
| 1.4 本论文的选题依据和研究内容 |
| 第2章 聚α烯烃基础油降解的荧光分析研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 化学试剂 |
| 2.2.2 实验仪器 |
| 2.2.3 热降解PAO油样的制备及相关测试 |
| 2.3 结果和讨论 |
| 2.3.1 热降解PAO油样的理化性能分析 |
| 2.3.2 热降解PAO油样的红外光谱分析 |
| 2.3.3 热降解PAO油样的紫外-可见吸收光谱研究 |
| 2.3.4 热降解PAO油样的荧光分析研究 |
| 2.3.5 热降解PAO油样的荧光机理 |
| 2.3.6 荧光信号演变与PAO热降解过程的相关性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 酯类基础油降解的荧光分析研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 化学试剂 |
| 3.2.2 实验仪器 |
| 3.2.3 热降解酯类油样的制备及相关测试 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 热降解酯类油样的理化性能分析 |
| 3.3.2 热降解酯类油样的红外光谱分析 |
| 3.3.3 热降解酯类油样的紫外-可见吸收光谱研究 |
| 3.3.4 热降解酯类油样的荧光分析研究 |
| 3.3.5 热降解酯类油样的荧光机理 |
| 3.3.6 荧光信号演变与酯类油热降解过程的相关性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 总结与展望 |
| 4.1 总结 |
| 4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文及研究成果 |
（5）基于可见—近红外光谱的油品及肿瘤分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 光谱学基本概念 |
| 1.1.1 发射光谱 |
| 1.1.2 吸收光谱 |
| 1.1.3 散射光谱 |
| 1.2 光谱仪器 |
| 1.2.1 基于传统分光方式的光谱仪器 |
| 1.2.2 基于新型分光原理的光谱仪器 |
| 1.2.3 光源、测量附件和分析系统 |
| 1.3 光谱技术应用 |
| 1.3.1 遥感探测 |
| 1.3.2 精准农业 |
| 1.3.3 食品安全 |
| 1.3.4 石油化工 |
| 1.3.5 医疗诊断 |
| 1.3.6 油画/壁画鉴定 |
| 1.4 主要研究内容和论文框架 |
| 1.5 小结 |
| 第2章 便携式可见-近红外光谱检测系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 便携式光谱检测系统 |
| 2.3 便携式光谱检测系统电子学设计 |
| 2.3.1 电子学设计 |
| 2.3.2 GPU数据处理单元 |
| 2.3.3 触控及显示单元 |
| 2.4 光谱检测算法 |
| 2.4.1 算法设计 |
| 2.4.2 软件开发 |
| 2.5 便携式光谱检测系统集成 |
| 2.6 测样器件及附件 |
| 2.6.1 透射光谱测样附件 |
| 2.6.2 透反射测样附件 |
| 2.6.3 漫反射光谱测样附件 |
| 2.6.4 漫透射与漫透反射测样附件 |
| 2.6.5 光纤附件 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 基于可见光-近红外光谱法测定高铁齿轮箱润滑油含水量 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验设备与方法 |
| 3.2.1 样本准备 |
| 3.2.2 测样附件 |
| 3.3 光谱分析化学模型方法 |
| 3.3.1 连续投影算法 |
| 3.3.2 偏最小二乘回归 |
| 3.3.3 BP神经网络 |
| 3.3.4 模型验证 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于量子遗传-神经网络算法的润滑油动力粘度值可见近红外光谱分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验设备与方法 |
| 4.2.1 仪器与软件 |
| 4.2.2 润滑油制备与动力粘度测定 |
| 4.2.3 光谱数据预处理 |
| 4.2.4 量子遗传-神经网络模型 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 BPNN模型的建立 |
| 4.3.2 QGA-BPNN模型的建立 |
| 4.4 实验结果分析与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于可见-近红外光谱技术对高铁润滑油中铁、铜、硅含量的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 试验材料与方法 |
| 5.2.1 仪器设备 |
| 5.2.2 漫反射分析定量原理 |
| 5.2.3 蒙特卡洛无信息变量消除 |
| 5.2.4 极限学习机回归 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 铁,铜,硅单一含量的MCUVE-ELM回归拟合 |
| 5.3.2 铁、铜、硅混合结果 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 光谱分析技术肿瘤组织识别 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 试验材料与方法 |
| 6.2.2 支持向量分类 |
| 6.2.3 交叉验证优化支持向量机参数 |
| 6.2.4 遗传算法优化支持向量机的分类参数 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 6.3.1 反射光谱分析 |
| 6.3.2 SVM与 SVM-GA的诊断潜力对比分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 用于机器人图像导引手术的仿生多模三维内窥镜 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 仿生多模3D内窥镜系统设计 |
| 7.2.1 宽带双目光学系统的设计 |
| 7.2.2 雀尾螳螂虾复眼启发的仿生多光谱传感器 |
| 7.3 结果与讨论 |
| 7.3.1 仿生多模态三维内窥镜的原型 |
| 7.3.2 仿生多模态三维内窥镜的光学性能 |
| 7.3.3 在正常照明条件下获取近红外荧光和彩色信息 |
| 7.3.4 同时和实时近红外和彩色三维成像 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 待解决问题及下一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）基于振动与油液监测的齿轮箱运行状态评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 振动监测技术的研究动态 |
| 1.2.2 油液监测技术的研究动态 |
| 1.2.3 信息融合技术的研究动态 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 齿轮箱振动信号特征提取方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 时域特征提取方法 |
| 2.3 频域特征提取方法 |
| 2.4 时频域特征提取方法 |
| 2.4.1 小波包变换 |
| 2.4.2 小波包能量熵 |
| 2.5 基于多域振动特征提取的齿轮箱疲劳磨损试验 |
| 2.5.1 时域特征结果与分析 |
| 2.5.2 频域特征结果与分析 |
| 2.5.3 时频域特征结果与分析 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 随机森林融合奇异值差分谱的齿轮故障识别方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 随机森林融合奇异值差分谱的故障识别方法原理 |
| 3.2.1 随机森林算法基本原理 |
| 3.2.2 奇异值差分谱法基本原理 |
| 3.2.3 故障识别方法流程 |
| 3.3 试验验证 |
| 3.3.1 试验方案 |
| 3.3.2 奇异值差分谱降噪 |
| 3.3.3 基于随机森林的故障识别 |
| 3.3.4 随机森林与BP神经网络的对比 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 齿轮箱油液特征提取方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理化指标分析 |
| 4.2.1 运动粘度 |
| 4.2.2 酸值 |
| 4.3 颗粒度分析 |
| 4.4 PQ分析 |
| 4.5 铁谱分析 |
| 4.6 基于油液特征提取的齿轮疲劳磨损试验 |
| 4.6.1 理化特征结果与分析 |
| 4.6.2 颗粒度结果与分析 |
| 4.6.3 PQ指数结果与分析 |
| 4.6.4 铁谱图像结果与分析 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 基于主成分分析的齿轮箱运行状态评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 主成分分析算法原理 |
| 5.3 基于主成分分析的加权特征融合方法 |
| 5.4 试验验证 |
| 5.4.1 齿轮疲劳磨损试验 |
| 5.4.2 数据标准化处理 |
| 5.4.3 基于主成分分析的振动与油液特征融合分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 基于核主成分分析的齿轮箱运行状态评估 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 核函数基本原理 |
| 6.3 核主成分分析的基本原理 |
| 6.4 基于核主成分分析的加权特征融合方法 |
| 6.5 试验验证 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 主要结论 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（8）开挖作用下大型地下水封石油洞库的渗流通道识别与稳定性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 工程岩体多尺度力学研究 |
| 1.2.2 地下水封洞库围岩渗流特性与稳定性研究 |
| 1.2.3 地下洞室微震监测研究 |
| 1.3 本文主要研究内容与研究路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究路线 |
| 2 洞库围岩节理测量、统计与模拟 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 工程背景 |
| 2.2.1 锦州某地下水封石油洞库工程概况 |
| 2.2.2 工程地质和水文地质条件 |
| 2.3 基于数字摄影测量的洞库围岩节理信息统计 |
| 2.3.1 数字摄影测量系统 |
| 2.3.2 洞库围岩节理测量和分组 |
| 2.3.3 洞库围岩节理参数概率分布规律 |
| 2.4 洞库围岩节理网络模拟 |
| 2.4.1 统计均质区划分及模拟区域 |
| 2.4.2 节理网络模拟参数 |
| 2.4.3 节理网络生成 |
| 2.4.4 节理网络模拟效果检验 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 洞库围岩表征单元体及多尺度等效力学分析方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 围岩细观力学参数反分析 |
| 3.2.1 RFPA基本原理 |
| 3.2.2 细观力学参数 |
| 3.3 洞库围岩尺寸效应及表征单元体 |
| 3.3.1 数值分析模型 |
| 3.3.2 尺寸效应分析 |
| 3.3.3 REV及其等效力学参数 |
| 3.3.4 等效力学参数的验证 |
| 3.4 洞库围岩多尺度等效力学分析方法 |
| 3.4.1 多尺度等效力学分析方法 |
| 3.4.2 案例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 地下水封石油洞库开挖过程微震活动特征研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 洞库施工概况 |
| 4.3 洞库微震监测系统构建与测试 |
| 4.3.1 微震监测原理 |
| 4.3.2 微震监测系统构建 |
| 4.3.3 定位精度测试与波速优化 |
| 4.3.4 波形识别和噪声滤除 |
| 4.4 储油洞室开挖过程微震活动特征 |
| 4.4.1 定量微震学理论 |
| 4.4.2 微震时空分布规律 |
| 4.4.3 微震活动特征与开挖施工的响应关系 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 开挖过程中的围岩优势渗流通道识别研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 洞库施工期的围岩渗流规律 |
| 5.2.1 RFPA~(2D)-flow基本原理 |
| 5.2.2 典型洞库结构渗流规律分析 |
| 5.2.3 岩脉影响区渗流规律分析 |
| 5.3 新生微破裂的矩张量分析方法 |
| 5.3.1 矩张量理论 |
| 5.3.2 矩张量分析方法 |
| 5.3.3 计算案例 |
| 5.4 洞库围岩优势渗流通道识别 |
| 5.4.1 洞库围岩新生微破裂的空间分布 |
| 5.4.2 洞库围岩新生微破裂的连通性 |
| 5.4.3 围岩优势渗流通道识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 开挖卸荷作用下洞库围岩能量演化规律与稳定性研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 开挖卸荷作用下的洞库围岩能量演化规律 |
| 6.2.1 开挖卸荷作用下岩体能量种类 |
| 6.2.2 开挖卸荷作用下的岩体能量转化和3E现象 |
| 6.2.3 开挖过程中洞库围岩能量演化特征 |
| 6.3 基于多尺度等效力学分析的围岩稳定性 |
| 6.4 洞库围岩失稳的微震前兆 |
| 6.4.1 围岩失稳前兆分析方法 |
| 6.4.2 围岩失稳的微震前兆特征 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 第2章中K-S单样本检验量临界值表 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）基于激光诱导的荧光寿命成像检测技术及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.1.1 石油污染物监测 |
| 1.1.2 植被生长环境监测 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 激光诱导荧光技术 |
| 1.2.2 荧光寿命显微成像技术 |
| 1.3 激光诱导荧光雷达探测系统的发展趋势 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.4.1 学术构想与技术路线 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 激光诱导荧光检测技术 |
| 2.1 激光诱导荧光原理 |
| 2.2 荧光产生机理模型建立 |
| 2.3 荧光主要特征参量 |
| 2.3.1 荧光强度 |
| 2.3.2 荧光寿命 |
| 2.3.3 荧光光谱形状、带宽及峰值位置 |
| 2.4 物质荧光现象及特点 |
| 2.4.1 油品荧光特点 |
| 2.4.2 植物叶绿素荧光现象及特点 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 激光诱导油品荧光寿命探测技术及实验研究 |
| 3.1 激光诱导荧光寿命的基本原理 |
| 3.1.1 荧光寿命定义及特性 |
| 3.1.2 荧光寿命的测量原理及仿真分析 |
| 3.2 荧光寿命成像技术 |
| 3.2.1 频域法 |
| 3.2.2 时域法 |
| 3.3 激光诱导荧光寿命成像测量系统和数据处理方法 |
| 3.3.1 荧光寿命成像的测量原理 |
| 3.3.2 实验平台搭建 |
| 3.4 荧光寿命参数提取 |
| 3.4.1 实验方案设计 |
| 3.4.2 利用非线性最小二乘回归进行特征参数提取 |
| 3.4.3 利用多指数衰减拟合误差分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于荧光寿命参数的油种识别分类研究 |
| 4.1 荧光寿命特征参数提取方法 |
| 4.1.1 平均荧光寿命 |
| 4.1.2 第二峰位出现时间 |
| 4.2 基于荧光寿命参数的支持向量机油种识别原理 |
| 4.2.1 支持向量机数学模型 |
| 4.2.2 常用核函数 |
| 4.3 基于支持向量机的润滑油油种识别方法 |
| 4.3.1 核函数确定 |
| 4.3.2 最优参数的确定 |
| 4.3.3 油品识别结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 荧光寿命图像的失真原因分析及补偿方法研究 |
| 5.1 荧光寿命成像失真原因分析 |
| 5.1.1 激光诱导植物叶片叶绿素荧光寿命测量系统及实验 |
| 5.1.2 激光散斑抖动对荧光寿命成像质量的影响 |
| 5.2 利用互相关分析研究图像失真现象 |
| 5.2.1 互相关分析原理 |
| 5.2.2 互相关分析仿真 |
| 5.2.3 利用互相关分析图像失真点特性 |
| 5.3 利用位移补偿解决荧光寿命图像失真问题 |
| 5.3.1 位移补偿方法 |
| 5.3.2 实验验证 |
| 5.3.3 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 激光诱导荧光雷达遥感系统设计及系统仿真研究 |
| 6.1 荧光雷达的基本原理 |
| 6.2 系统设计 |
| 6.2.1 发射系统设计 |
| 6.2.2 接收系统设计 |
| 6.3 仿真结果分析 |
| 6.3.1 信噪比的估算 |
| 6.3.2 最小可探测浓度的估算 |
| 6.3.3 系统所需最小激光单脉冲能量估算 |
| 6.3.4 激光单脉冲能量对最小可探测浓度的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
（10）机械设备安全磨损图谱智能分析方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景及研究意义 |
| 1.2 机械设备油液分析技术 |
| 1.2.1 油液分析技术的发展现状 |
| 1.2.2 油液磨粒分析技术的发展现状 |
| 1.3 油液磨粒分析关键技术研究现状 |
| 1.3.1 油液磨粒谱片制备及信息提取方法发展现状 |
| 1.3.2 磨粒图像处理技术研究现状 |
| 1.3.3 磨粒自动识别技术研究现状 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 油液磨粒宏观分布信息智能提取方法研究 |
| 2.1 磨粒信息智能提取流程 |
| 2.2 宏观分布信息提取的关键参数 |
| 2.3 磨粒谱片全沉积域的金属磨粒提取 |
| 2.3.1 基于红色反射光/绿色透射光图谱的金属磨粒提取流程 |
| 2.3.2 基于HSV颜色空间的金属磨粒双阈值分割法 |
| 2.3.3 基于重构分水岭及区域重叠面积比的粘结金属磨粒分割 |
| 2.4 磨粒谱片全沉积域的非金属晶体颗粒提取 |
| 2.4.1 基于透射偏振光图谱的非金属颗粒提取流程 |
| 2.4.2 基于HSV颜色空间的非金属晶体单阈值分割法 |
| 2.4.3 纤维类颗粒提取技术 |
| 2.5 全沉积域磨粒的宏观分布特征提取 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 典型金属磨粒的细节特征提取方法研究 |
| 3.1 典型金属磨粒的分析规则 |
| 3.2 典型金属磨粒图像的自适应分割技术 |
| 3.2.1 典型金属磨粒图像的分割流程 |
| 3.2.2 基于H-minima改进分水岭变化的金属磨粒图像分割 |
| 3.2.3 基于区域综合相似度的分水岭过分割区域生长 |
| 3.2.4 典型金属磨粒图谱分割方法的性能测试 |
| 3.3 油液磨粒特征参数体系的选择与提取 |
| 3.3.1 金属磨粒特征参数体系的选择 |
| 3.3.2 颜色特征参数 |
| 3.3.3 形状尺寸特征参数 |
| 3.3.4 边缘细节特征参数 |
| 3.3.5 表面纹理特征参数 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于模糊支持向量机的金属磨粒自动识别 |
| 4.1 待识别磨粒类型的确定 |
| 4.2 模糊支持向量机概述 |
| 4.2.1 模糊支持向量机原理简介 |
| 4.2.2 模糊隶属度函数的确定 |
| 4.2.3 多类别分类器的构造 |
| 4.3 分层多类别模糊支持向量机识别模型的构造 |
| 4.3.1 分层多类别FSVM识别模型的设计 |
| 4.3.2 DT/oar-FSVM识别模型的参数优化 |
| 4.3.3 待识别样本的识别流程 |
| 4.4 识别模型的训练及测试 |
| 4.4.1 识别模型的训练过程分析 |
| 4.4.2 识别模型的测试结果分析 |
| 4.5 识别模型的对比分析 |
| 4.5.1 不同多类别分类器构造方法下的识别率对比 |
| 4.5.2 不同支持向量机模型的识别率对比 |
| 4.6 识别模型的交叉验证 |
| 4.6.1 交叉验证流程 |
| 4.6.2 交叉验证结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 磨粒信息智能分析技术在不同油样中的应用研究 |
| 5.1 取样方案 |
| 5.1.1 油样来源及油样采集 |
| 5.1.2 油样理化指标检测及分析油样确定 |
| 5.1.3 油样磨粒信息提取规则的设定 |
| 5.2 L-HM抗磨液压油的磨粒信息智能分析 |
| 5.2.1 旋挖钻机1#动力头马达液压油样 |
| 5.2.2 旋挖钻机2#动力头马达液压油样 |
| 5.2.3 旋挖钻机1#主卷扬马达液压油样 |
| 5.2.4 旋挖钻机2#主卷扬马达液压油样 |
| 5.2.5 磨粒信息智能分析方法在液压油样中的应用效果分析 |
| 5.3 GL-5 重负荷车辆齿轮油的磨粒信息智能分析 |
| 5.3.1 旋挖钻机1#行走减速机齿轮油样 |
| 5.3.2 旋挖钻机2#行走减速机齿轮油样 |
| 5.3.3 旋挖钻机2#动力头变速箱齿轮油样 |
| 5.3.4 磨粒信息智能分析方法在车辆齿轮油样中的应用效果分析 |
| 5.4 L-CKD重负荷工业闭式齿轮油的磨粒信息智能分析 |
| 5.4.1 WF2000A4 风电齿轮箱齿轮油样 |
| 5.4.2 WF1500A2 风电齿轮箱齿轮油样 |
| 5.4.3 WF2000A1 风电齿轮箱齿轮油样 |
| 5.4.4 磨粒信息智能分析方法在工业齿轮油样中的应用效果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目和实践课题研究 |
| C 作者在攻读硕士学位期间获得的奖励 |
| D 学位论文数据集 |
| 致谢 |
四、基于颜色特征的图像分类技术在油品分析中的应用（论文参考文献）
- [1]汽油质谱数据的分析与研究[D]. 石媛. 西安石油大学, 2021(09)
- [2]基于中红外光谱的润滑油添加剂种类识别与酸值测定方法研究[D]. 张涛. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]高光谱油液检测系统设计与实现[D]. 郭璞. 西安石油大学, 2021(09)
- [4]润滑油基础油降解过程的荧光分析研究[D]. 王豫嘉. 西北师范大学, 2021(12)
- [5]基于可见—近红外光谱的油品及肿瘤分析技术研究[D]. 刘晨阳. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2020(03)
- [6]基于振动与油液监测的齿轮箱运行状态评估[D]. 陈明鑫. 太原理工大学, 2020(07)
- [7]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [8]开挖作用下大型地下水封石油洞库的渗流通道识别与稳定性研究[D]. 庄端阳. 大连理工大学, 2019(06)
- [9]基于激光诱导的荧光寿命成像检测技术及应用研究[D]. 景敏. 西安理工大学, 2019
- [10]机械设备安全磨损图谱智能分析方法研究[D]. 徐雪茹. 重庆大学, 2019(01)